Core.Today에서 2달간의 CUOP 인턴을 마치며..

내일부로 12월 20일부터 진행한 Core.Today에서 2개월동안 진행한 인턴생활이 마무리됩니다.

막 전역을해서 방학동안 무엇을 할까 고민을하다가 CUOP라는 프로그램을 알게되었는데, SOTA 논문을 읽고 USER에게 설명을 하는 데이터 크리에이터로 인턴을 할 수 있다는 말에 망설임 없이 지원하게 되었습니다.

양질의 정보를 얻는 것이 개발자 개인 차원이나 학교, 기업과 같은 단체 차원에서도 정말 중요한 일이라는 것을 알고 있었지만, 사실 저도 언어의 장벽과 검색의 장벽에 가로막혀서 SOTA 논문, AI 관련 컨텐츠를 잘 찾아보지 못했습니다.

그래서 인공지능을 이해하고 다루면서, USER에게 이 경험을 공유할 수 있는 공간을 제공하는 Core.Today라는 회사가 더욱 더 매력적으로 보였어요!

Core.Today

정말 감사하게 면접에 합격하여 12월 20일부로 인턴생활을 시작하게 되었답니다.

입사를 하고 인공지능을 막론하고 코딩을 안 한지 오래되어서 정말 잘할 수 있을까 고민이 많이 되었습니다. 그러던 찰나에 첫날 Keyword-Tagging에 대한 임무를 맡았어요!

정말 막막했죠.. NLP에 대해 아무것도 몰라서 백지부터 시작했습니다.

처음에는 정말 제가 생각한데로 Keyword-Tagging 모델을 만들었습니다. POS(품사) 데이터 만으로 확률 값을 계산해서 통계적으로 키워드를 추출하는 것부터 Co-Occurence로 키워드 추출하는 것까지, 아무것도 참고하지 않고 제가 생각한 모델을 마구잡이로 만들어서 실험해보았습니다.

옆에서 답답해 보일 수도 있지만 너무 감사하게도 경훈 대표님, 동주님, 국문님이 스스로 길을 개척할 수 있게 많이 기다려주셨습니다!

위 방법에서 여러 한계를 경험한 저는 "안되겠다! NLP에 대한 전반적인 이해를 하고 시작하자"라고 다짐하게 되었습니다.

막무가내로 인터넷 곳곳을 뒤졌습니다. NLP에 관련한 내용이면 모두 들어가서 봤죠!

하지만!

내용이 체계적으로 연결되지도 않았을 뿐더러 원하는 주제의 내용을 쉽게 찾을 수도 없었죠!

그래서 미처 까먹고 있던 Core.Today의 Identity인 AI관련 주제 검색을 떠올리게 되었습니다.

아! 여기서 검색하면 되겠구나!

Core.Today에서 NLP관련해서 찾아보며 Keyword-Tagging 아이디어를 떠올리는데에 가속도가 붙은 것 같아요! 사람들이 직접 모은 양질의 데이터를 보고 인공지능이 이런 것이구나 개념화도 가능했으며 GPT, ChatGPT BERT와 같은 SOTA를 달성했던 다양한 논문들에 대한 정보 또한 얻을 수가 있었습니다.

제가 알고 있던 인공지능의 범주는 실제 인공지능 크기에 비해서 너무 작고 약했던거죠..ㅠ

(사실 틈틈이 Core.Today에서 Stable-Diffusion과 같은 이미지 생성모델들에 대해서도 공부해보았답니다...)

모두의 전폭적인 지지와 Core.Today의 정보력으로 결국 목표했던 키워드 추출과 더 나아가서 AI-Related-Text 분류, Coke-BERT 논문 리뷰와 같은 다양한 활동을 할 수 있었습니다.

두달 전 황무지였던 제 지식이 Core.Today라는 사이트와 동료분들의 적극적인 지지덕에 스스로 논문을 분석하고 구현까지 가능할 정도로 성장한 것 같아요!

NLP : 키워드를 추출하자!

PLM으로 자동 텍스트 분류 제작기! : 해당 텍스트가 AI와 관련이 있을까요?

대규모 언어모델에 지식을 주입한다면? -cokeBERT 논문 리뷰를 중심으로 (1)

대규모 언어모델에 지식을 주입한다면? -cokeBERT 논문 리뷰를 중심으로 (2)

(궁금하시다면 위 링크로..)

어디서도 못할 값진 배움이었습니다!

비록 미숙하더라도 끝까지 믿고 응원해주신 경훈님, 동주님, 국문님께 다시 한 번 감사 인사를 드립니다!

올 1학기 다시 학교로 돌아와 복학을 하지만 누구보다도 Core.Today 헤비유저가 되어서 멀리서나마 응원하겠습니다!

코어닷 투데이 안녕!